python np.diag
时间: 2023-08-27 17:22:44 浏览: 67
`np.diag` 是 NumPy 库中的一个函数,可以用于创建对角矩阵或提取矩阵的对角线元素。
创建对角矩阵:
```python
import numpy as np
# 创建一个3x3的对角矩阵,对角线元素为 [1, 2, 3]
diag_matrix = np.diag([1, 2, 3])
print(diag_matrix)
```
输出:
```
[[1 0 0]
[0 2 0]
[0 0 3]]
```
提取矩阵的对角线元素:
```python
import numpy as np
matrix = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
# 提取矩阵的对角线元素
diagonal = np.diag(matrix)
print(diagonal)
```
输出:
```
[1 5 9]
```
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相关问题
Python numpy.diag
numpy.diag 是一个函数,用于从给定数组的对角线元素创建一个对角线数组或将一个二维数组的对角线元素提取为一维数组。如果传递给 numpy.diag 的参数是一维数组,则返回一个二维数组,其中数组的对角线是输入数组的元素。如果传递给 numpy.diag 的参数是二维数组,则返回一个一维数组,其中包含输入数组的对角线元素。
示例:
```python
import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3])
result1 = np.diag(arr1)
print(result1)
# Output:
# [[1 0 0]
# [0 2 0]
# [0 0 3]]
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
result2 = np.diag(arr2)
print(result2)
# Output:
# [1 5 9]
```
D = np.diag(np.diag(A))
这是一个 Python 代码片段,使用了 NumPy 库。其中,A 是一个矩阵,np.diag(A) 返回矩阵 A 的对角线元素构成的一维数组,再次调用 np.diag() 并传入这个一维数组作为参数,就可以得到一个以这些元素为对角线元素的矩阵。最终,将这个矩阵赋值给变量 D,即完成了从 A 矩阵中提取对角线元素构成新矩阵的操作。这个操作常用于线性代数中的矩阵分解和特征值计算等应用中。